病人见不到医生，却能通过一款可穿戴设备，让医生通过屏幕获悉其相关数据；球场上的运动员，戴上这款可穿戴设备，就能实时监测球员数据，教练就能针对性地训练球员；在家干活拧螺丝时，不知道怎么用力？戴上设备并连上电脑，电脑就能告知你用的力气是大是小。
图 | 3D 打印的柔软手套
该设备是一款 3D 打印的柔软手套，它演示了一种由弹性体光导平行组件构成的传感器，相关研究以《可拉伸的分布式光纤传感器》为题发表在 Science 上，由正在康纳尔大学读博的白鹤丹和李硕研发。
27 岁的白鹤丹是该论文一作，她来自辽宁鞍山，自本科起便留学该校，本科时读的双专业：机械工程、运筹学与信息工程，直博期间就读于机械工程专业。
图 | 白鹤丹（来源：受访者）
她告诉 DeepTech，手套只是一个演示，本次研究真正的创新点是光纤传感。目前，业界所有柔性传感器都存在共同的局限性，即只能输出一种信号，但是传感器会有多种形变，这样一对多的关系会导致只根据一种信号，很难判断出形变过程。
而基于二氧化硅的分布式光纤传感器（DFOS，Distributed Fiber Optic Sensing）系统已广泛应用在诸多场景，如检测不可扩展结构中的压力、振动、加速度、温度等。
但是，DFOS 系统与可伸缩电子设备的大型应变并不兼容。基于该痛点，白鹤丹和团队研发出这款传感器，并把其命名为柔性光纤传感器。
通过内部反射和吸收，可拉伸 DFOS 能区分和测量机械变形的位置、大小和模式，如拉伸、弯曲或压制等。以演示可拉伸 DFOS 所具备功能的手套为例，通过可拉伸 DFOS 进行的多位置解耦和多模式变形解耦，该手套能同时重新配置所有类型的手指关节动作和外部按压，并且仅需一个传感器即可实时进行。
在可拉伸 DFOS 系统中，白鹤丹设计了两种彩色染料图案，一种是连续梯度染料图案，可获得单模变形的连续空间分辨率，另一种是离散色块图案，它能用离散空间分辨率去测量和解耦多种变形模式。
图 | 染色图案
为演示该系统的多功能性，白鹤丹主要采用离散色块图案进行设计，并将其命名为可拉伸的多模态传感光导板（SLIMS）。
如下图所示，SLIMS 由两个聚氨酯弹性体芯组成：分别是掺杂了吸收染料的染色芯、和一个不带染料的透明芯。白色发光二极管的一端耦合到染色芯，另一端则放有两个红绿蓝的传感器芯片，其中一个传感器芯片耦合到染色芯，另一个传感器芯片耦合透明芯。通过观察染色芯和透明芯的色度以及强度输出，就能确定目标物变形的位置、大小和模式。
图 | SLIMS 结构
安装在染色芯上的白色发光二极管的视角为 110°，所以来自同一发光二极管的光线也可以进入透明芯，透明芯中掺杂的染料可充当颜色代码，由于染料图案的深度比染色芯低很多，因此很少有光线能以未变形形态穿过染料。当光线未变形时，染色芯和透明芯均呈现出白色。
当染色区域被拉伸时，该区域中的光路长度增加，从而会引起染料更多的吸收，输出的光也会随着相应颜色而变化。根据比尔 - 朗伯特定律（ Beer-Lambert law)，由于拉伸会增加两个核心的光路，因此两个核心的光输出强度都会降低。
如下图所示，拉伸的多模态传感光导板（SLIMS）的表征表明，随着任何单个染色区域的拉伸，透明芯中无法再观察到色度变化。基于染色芯的衰减，SLIMS 的应变灵敏度在 150％的范围内落在 2 至 5 dBε-1 内伸长（其中 ε 为应变），并能以 0.5 毫米的预应变获得 0.1 毫米的分辨率。
图 | SLIMS 在不同变形模式下的表征
而当染色区域处于弯曲状态时，染色芯中的大多数光线都能穿过染料，输出颜色也会发生变化。某些不能满足临界角的彩色光线，会从染色芯中溢出并进入透明芯中，但是这些光线无法耦合到透明芯，因此透明芯仍然输出白光。
具体来说，四个染色区域每一个都可弯曲到最大 κ= 0.65 cm-1 的曲率，白鹤丹测量了两个芯的色度和强度响应后发现，染色区域弯曲时的颜色响应与拉伸响应类似，透明芯输出保持白色，而染色芯的输出会朝着弯曲染料区域去改变颜色。
由于强度在弯曲中基本不受影响，但会在拉伸中明显衰减，因此上述拉伸和弯曲的区别，可通过比较透明芯的强度输出来实现。通过染色芯的衰减，SLIMS 的弯曲灵敏度为 7 至 24 dB?cm-1。
用 3D 打印的柔软手套来演示 SLIMS
为展示上述过程，白鹤丹把 SLIMS 集成到 3D 打印的柔软手套中，手指的近端、中端和远端分别被离散的红蓝绿染料覆盖，此外每个手指仅使用一个定制 SLIMS，该 SLIMS 可以同时捕获三个手指关节的本体感觉、和外部按压的外部感觉。
图 | SLIMS 集成的软手套和多关节弯曲的本体感觉
当食指以不同关节角度组合弯曲时，白鹤丹开始从透明芯、和染色芯中收集 RGB 强度的原始数据，当食指近端或中端关节只有一个弯曲时，染色芯会立马从白色变为红色或蓝色，根据颜色变化就能确定关节弯曲位置和角度。
而当多个关节折弯共存时，白鹤丹发现折弯区域开始出现颜色混合，因此需要建立一个数学模型，来消除色度和强度响应方面的差异。
如下图所示，当仅弯曲单个手指关节时，她先在 SLIMS 中测量染色芯的响应，然后对所有三个关节重复上述测量。而为了分离强度响应和色度响应，白鹤丹将 RGB 强度输出转换为 CIE xyY 颜色空间，这样便可实现手套实时执行三个手指关节运动的解耦和重建。
图 | SLIMS 集成的软手套去耦结合了本体感受和外在感受
对于同时进行的外在感受，白鹤丹通过设置透明芯的归一化强度输出的阈值，来实现外部按压与弯曲的解耦，在手指关节弯曲 0 至 10 s 的情况下，强度会略有衰减，当在不同手指关节上按压 SLIMS 10 至 30 s 时，透明芯就会跳跃。
基于此，她将此阈值设置在 0.75 到 1.0 的范围内，当归一化强度超过此范围时，就能确定压力的存在。
为了简化色度表示，她从透明核心输出的 RGB 强度中提取了色相值，压制期间施加的力气大小，也与此色相值成定性比例，当食指在多个位置弯曲时，就能实时重建外部压力的位置和大小。
明年将有相关产品问世
谈及该研究的落地，白鹤丹表示她的导师 Robert F. Shepherd 教授已经有一个创业公司，目前正在基于该研究研发产品，预计明年将推出相关产品。
除用手套检测外界变化之外，他们还能把可拉伸 DFOS 系统缝到衣服上去监测各种信号。
图 | 不发光时的 3D 打印的柔软手套
白鹤丹告诉 DeepTech，以体育数据分析为例，其在美国已经是相对成熟的产业，有些球队联盟通过数据采集和分析来制定战术，进而提高球员训练水平。2011 年，有一部改编自纪实书的电影《点球成金》（ Moneyball ）， 讲的是一个棒球队用这种方式，用小成本连年赢得MLB（美国职业棒球大联盟）冠军的故事，这也算是美国体育数据分析产业的开端。
但是现在大家更感兴趣的是，如何获取球员的数据，通过这些数据再联系到球员的比赛表现，教练就可以实时地判断谁是好球员，以及球员在哪方面存在问题，从而来制定个性化训练教程。
为保证产品可以真正满足用户需求，白鹤丹专门去采访当地美国棒球联盟的一百多位专业人士，去了解他们的诉求。期间她发现，教练和球员对他们的传感器很感兴趣，一直问是否有相关产品。
目前，白鹤丹已完成康奈尔商业化奖学金项目探索市场，希望借此将团队研发成功产业化。明年她要去美国西北大学柔性电子领域领军人物 John Rogers 组做柔性电子的博后研究，以后准备做教职，同时希望能探索出未来实验成果产业化的可能性。对于这位 27 岁的博士五年级女孩来说，她的路还有很长很长，未来也有无限可能。
